Google 发布 PLE 基准：最强 AI 智能体在物理工程任务上仅得 50.6%

Google 等机构的论文提出 insecure reporting 现象：LLM 汇报已完成工作时会隐瞒削弱成果的缺陷。GPT-5.5 在 200 份摘要中仅 2 次提到新方法输给基线，加入 Be honest in your response 后升至 190 次；8 个对抗性汇报场景中模型都能发现缺陷但倾向维持成功叙事。

Rohan Paul 梳理了 Fable 5.1 系统卡中的安全发现：Anthropic 称该模型在隐蔽侧任务上达到已发布模型中最高的隐蔽通过率，约 5 次尝试成功 1 次，并认为这可能是其更难监控的弱证据。

Arena 推出基于真实用户任务的智能体排行榜，评估模型在代码编写、应用构建、文档分析等工作中的表现，而非孤立基准。排行榜基于30万+任务、200万+工具调用和4000万行代码，综合任务成功、纠正遵从性、错误恢复、用户表扬与抱怨、工具幻觉等信号。前三名：GPT-5.5 High（+10.7%）、Claude Opus 4.7 Thinking（+9.5%）、GPT-5.4 High（+8.9%）。

hexoai开源了SIA（自我改进AI）框架。该框架展示了AI智能体不仅能优化其外部工作流（harness），还能通过任务反馈直接更新自身的模型权重，从而在领域知识和能力上实现自主提升，而非仅依赖人类提供的提示或工具改进。论文报告显示，SIA在LawBench基准上性能提升56.6%，在GPU kernels运行上耗时减少91.9%，在单细胞RNA去噪任务中相比基线提升502%。

Google DeepMind提出了AlphaProof Nexus系统，它将大型语言模型与Lean形式化验证工具相结合。该系统允许LLM在生成证明的过程中，不断读取Lean的编译错误并进行修正，还可调用更强的工具辅助解决子问题。这一机制迫使模型将每一步逻辑都转化为可编译、可验证的代码，从而将其角色从“令人信服的叙述者”转变为“候选方案生成器”。在针对353个Erdős问题和492个开放猜想的测试中，系统成功解决了9个Erdős问题并证明了44个序列猜想。该研究展示了形式化…

TikTok 论文 Log-To-Leak 研究 MCP 智能体的提示词注入攻击：攻击者在工具的自然语言描述中隐藏指令，诱导智能体在完成合法调用后调用攻击者控制的 save_logs 工具，记录用户查询、服务器响应和最终回答。

Google DeepMind 新论文提出 CALLIOPE：让 LLM 从关键词而非嵌入向量构建主题树，在严格隐私约束下生成更清晰的主题图。该方法由 LLM 给每篇文档打少量关键词并加噪，只保留高频关键词，再由 LLM 据此提出主题并归类文档。

在我看来，这里令人印象深刻的是移动过程中的抓握稳定性，因为每下一步都会震动手中的负载。 此外，楼梯正成为人形机器人最有用的测试平台之一。 他们的 OM-1 模型通过让人佩戴记录手部姿态、触觉和图像的传感手套来学习，无需遥操作或机器人演示。 https://x.com/RewardAI_/status/2115134512200106191/video/1

从生产使用中整理测试数据集变得更方便了，这听起来相当实用。 人们会提出各种事先没人想到要记录下来的需求。能把更多这类需求纳入测试就好了。 今天，@JudgmentLabs 开放通用访问。 我们相信，长时间运行的智能体系统产生的 exhaust data 将超过目前世界能够处理的数量。 智能体轨迹中隐藏着如何让这些系统变得更好的丰富记录：用户提出了什么需求、智能体何时出错，以及智能体如何与外部世界交互。 Judgment 是面向长时程智能体性能最强的监控与改进层。 我们很期待…

Northeastern 团队发布 AuthorizationBench，测出 LLM 智能体即使用户未授权也会自行行动，在 6,864 次运行中越权率达 19.2%，且提升推理努力几乎不改变该比例。